ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术。它是由OpenAI所开发的一种语言生成模型。具体来讲，它是基于Transformers模型的一种语言生成模型。它的底层原理可以分为以下几个部份：

1. 数据预处理

在ChatGPT的训练进程中，首先需要进行数据预处理，将文本数据转化为机器可以处理的数字情势。ChatGPT使用的是BPE（Byte Pair Encoding），它是一种基于字符的编码方式。在BPE中，每一个字符都被转化为一个数字，这样就能够将文本数据表示成数字序列。

2. Transformer模型

ChatGPT使用的是Transformer模型。Transformer是一种基于注意力机制的模型，它能够将输入数据转化成隐藏表示，并且能够捕捉序列中区别位置之间的关系。这使得Transformer模型在自然语言处理任务中表现得很出色。

3. 预训练

在ChatGPT的训练进程中，首先需要进行预训练，也就是让模型学习自然语言的基本规律。预训练分为两个阶段：无监督学习和有监督学习。

在无监督学习阶段，模型会学习如何预测一个句子中缺失的单词。这个任务被称为语言建模。模型会根据前面的单词预测下一个单词，因此它需要学习到单词之间的关系。

在有监督学习阶段，模型会使用大量的文本数据进行训练，以学习更深层次的语言知识。这个阶段的任务可以是翻译、文本分类等。

4. 微调

在预训练以后，ChatGPT会进行微调，也就是针对特定任务进行有监督学习，比如问答、文章生成等。在微调进程中，ChatGPT会使用标注好的数据进行训练，以使得模型更好地适应特定任务的需求。

ChatGPT的底层原理主要包括数据预处理、Transformer模型、预训练和微调几个部份。通过这些步骤的组合，ChatGPT能够学习到自然语言的规律，并能够在各种任务中表现得很出色。